كيفية إجراء أبحاث علوم الأعصاب في العالم الحقيقي على نطاق واسع: دراسة حالة باستخدام EmotivLABS.
كوك مين لاي
08/12/2021
شارك:
الدكتور نيكولاس ويليامز,
باحث علمي في EMOTIV.
عندما تفكر في أبحاث علوم الأعصاب، من المحتمل أن تتصور صورًا لعلماء يرتدون المعاطف البيضاء يشغلون آلات طبية كبيرة ومكلفة في جامعة أو مستشفى. بالتأكيد بعض طرق علوم الأعصاب، مثل التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET)، التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI)، والتصوير المغناطيسي للدماغ (MEG)، تتطلب هذه الأنظمة الكبيرة والمعقدة التي تصاحبها بطاقات سعر كبيرة مماثلة. ومع ذلك، أنظمة التخطيط الكهربائي للدماغ (EEG) عادة ما تكون أصغر وأقل تكلفة. لقد تطورت التكنولوجيا من التسجيلات الورقية وأجهزة الكمبيوتر الكبيرة إلى الأنظمة اللاسلكية والمتنقلة سهلة الإعداد وغير مكلفة نسبيًا. بالإضافة إلى البصمة الأصغر والنفقات المالية، لقد برز EEG كأداة رائدة لفك شفرة نشاط الدماغ نظرًا لدقته الزمنية العالية. بينما تقيس PET و fMRI التغيرات في نشاط الدماغ خلال ثوانٍ، يستطيع EEG اكتشاف التغيرات في النشاط الذي يحدث في أجزاء من الألفطب، مما يجعله قادرًا على التصنيف لعمليات قد تمر دون أن يلاحظها أحد.
ماذا يقيس EEG؟
عندما تقوم خلاياك العصبية بإطلاق النار، فإنها تطلق كميات صغيرة من الكهرباء. عندما يقوم العديد من الخلايا العصبية بالإطلاق في نفس المنطقة، مثلما تفكر في شيء ما، يمكن اكتشاف الحقل الكهربائي الناتج خارج الجمجمة. تستفيد أنظمة EEG من هذه الظاهرة ببساطة عن طريق قياس التغيرات في الفولتية عبر الوقت باستخدام مصفوفات من المجسات الموضوعة على الفروة. يمكنك التفكير في هذه المجسات مثل ميكروفونات صغيرة تقيس الصوت الكهربائي من دماغك. ثم يمكننا تحويل هذه الإشارات إلى شكل رقمي، جمعها على جهاز كمبيوتر، ومعالجتها وتحليلها لاستخلاص أنماط ذات مغزى.
لماذا يعتبر EEG مهمًا؟
غالبًا، لا يمكننا قياس الأشياء ببساطة عن طريق سؤال الناس أو مراقبة سلوكهم. حتى عندما يمكننا أن نسألهم، فإن الناس لا يبلغون بدقة. يسمح لنا EEG برؤية داخلية إلى الدماغ؛ نافذة غير متأثرة بالتحيزات أو المواقف أو المعتقدات. على سبيل المثال، إذا سألت شخصًا ما إذا كان يشعر بالاسترخاء، حتى إذا لم يكن، فقد يكون لديه ميل للقول بنعم لأن الناس غالبًا لا يحبون الاعتراف عندما يكونون قلقين.
بمراقبة EEG الخاص بهم، قد يتمكن الباحث من تحديد أن الشخص، بخلاف ما يصرح به، في الواقع يمر بتجهيز مرتفع قد يشير إلى حالة غير مسترخية. في المختبر، يُستخدم EEG غالبًا لقياس العمليات الإدراكية منخفضة المستوى مثل الإدراك السمعي أو البصري، مما يمكن أن يساعد الباحثين في فهم هذه العمليات بشكل أفضل أو فهم كيف تؤثر الأمراض على الدماغ. هذا النوع من التكنولوجيا ضروري لفهم الظواهر التي لا يمكن الإبلاغ عنها أو من المحتمل أن يتم الإبلاغ عنها بشكل خاطئ.
لماذا نقوم بإجراء EEG خارج المختبر؟
تكنولوجيا EEG هي تقنية ممتازة لفهم عمليات الدماغ. يركز الكثير من الأبحاث المتعلقة بـ EEG في المختبر على التحقيق في الوظائف منخفضة المستوى مثل الإدراك والعملية الإدراكية. تُعتبر المختبرات البيئة المثالية لهذا لأنها أماكن محكومة بشكل كبير حيث يستطيع الباحثون أخذ المتغيرات الخارجية بعين الاعتبار وإزالتها. ومع ذلك، لا نقضي حياتنا في العيش داخل مختبر. نحن كائنات تتحدث وتتفاعل وتعيش حياة ديناميكية تتميز بتجارب غنية ومتنوعة. يجعل هذا الواقع تعميم الدراسات المختبرية على البيئات غير المتحكم فيها صعبًا. بأخذ التكنولوجيا من المختبر، يمكننا دراسة الناس ونشاط دماغهم في بيئات واقعية أقرب إلى الطريقة التي نعيش بها حياتنا بالفعل.
قبل وقت ليس ببعيد، كان أداء تجارب EEG خارج المختبر يعتبر غير قابل للتفكير فيه. كانت الأنظمة كبيرة وكان يتعين ربطها بمضخمات الطاقة، ومصادر الطاقة، ووحدات نقل البيانات. بالإضافة إلى ذلك، كان إعداد هذه الأنظمة يستغرق وقتًا وكانت غالبًا غير مريحة للمشاركين. لقد سمحت التقدمات الكبيرة في التكنولوجيا ببناء أنظمة أصغر حجماً وأكثر انخفاضاً في التكلفة ولاسلكية. من خلال هذه القابلية الزائدة للتنقل وانخفاض التكلفة الملحوظة، شهدت أنظمة EEG الفعالة من حيث التكلفة وسهلة الاستخدام انتشارًا ملحوظًا. لقد كانت شركة EMOTIV رائدة في هذا المجال لأكثر من عقد، حيث جلبت أول نظام EEG متاح تجاريًا إلى السوق. على مدار هذا الوقت، أصدرت شركة EMOTIV ستة أنظمة مختلفة تتراوح من سماعات أذن ذات قناتين إلى قبعات بحث ذات 32 قناة.
لقد كان لتطوير هذه الأنظمة التجارية تأثير آخر: زيادة كبيرة في إمكانية الوصول إلى طرق علوم الأعصاب. لم يعد العلم العصبي مقتصرًا فقط على الأكاديميين أو الأطباء المختصين. أصبح لدى الجميع الآن الوسائل لشراء هذه الأنظمة للاستخدام في المنزل. تتنوع الدوافع للقيام بذلك عبر الديموغرافيات وتتضمن الممارسين الهواة والهواة والعلماء المواطنون. بالإضافة إلى ذلك، بدأت الشركات التجارية في ملاحظة القدرة على الاستفادة من هذه الأنظمة في تطبيقها على صناعاتها دون الحاجة إلى أقسام علم الأعصاب المخصصة داخل الشركة.
ما هي التطبيقات الواقعية لـ EEG؟
تطبيقات EEG خارج المختبر عديدة ومتنوعة. كأداة سريرية، يمكن استخدام EEG لرصد وظائف الأشخاص المعرفية بمرور الزمن دون الحاجة إلى حضورهم إلى منشأة. على سبيل المثال، دعمت الأبحاث EEG كعلامة حيوية للخرف (Chatzikonstantinou وآخرون، 2021). علاوة على ذلك، يمكن استخدامه للتنبؤ بالانتقال من الضعف المعرفي المعتدل إلى الخرف (Engedal وآخرون، 2020). سيكون EEG المستمر في المنزل مفيدًا بشكل خاص في هذه الفئات التي تتكون بشكل رئيسي من كبار السن الذين قد لا يكون السفر المنتظم إلى منشأة بحثية عمليًا بالنسبة لهم.
مثال آخر حديث لتطبيق EEG في البرية هو الاهتمام الأخير بالإصابة الدماغية الرضية في الرياضة. في الرياضات عالية التأثير، مثل كرة القدم المحترفة، تعتبر ارتجاجات الدماغ إصابة شائعة. تعتبر الارتجاجات مثيرة للقلق حيث غالبًا ما تهرب من الكشف السريري ويمكن أن يكون لها تأثير ضار على الوظائف المعرفية للفرد. لقد دعمت الأدلة استخدام EEG لمساعدة في تشخيص الارتجاج ودعم الإدارة السريرية بعد الإصابة (Corbin-Berrigan وآخرون، 2020). بالتأكيد، سيكون وجود EEG المحمول على الخطوط الجانبية أداة قوية لمساعدة الفرق في اتخاذ قرارات جيدة بشأن رفاهية لاعبيها.
لدى الشركات التجارية أيضًا الكثير للاستفادة منه من EEG في العالم الواقعي. يُعتبر التسويق العصبي مصطلحًا واسعًا ولكنه يرتبط بشكل عام بالحصول على Insight حول تفضيلات المستهلك والتنبؤ بالسلوك عن طريق قياس الإشارات العصبية أو النفسية الأخرى. تكمن قيمة استخدام EEG للتحقيق في رغبات المستهلك في قدرة الطريقة على فهرسة الاستجابات الموضوعية. أحيانًا لا يكون ما يُبلغ عنه الناس فعلاً هو ما يشعرون به لأن الناس يتأثرون بمجموعة واسعة من التحيزات. يمكن أن يكون لديهم أيضًا رغبة قوية في إرضاء الآخرين أو تجنب الإحراج. حتى الطريقة التي يتم فيها صياغة السؤال يمكن أن تؤثر على كيفية إدراك الشخص للمنتج. يسمح EEG للباحثين بالتحايل على هذه الخصائص ويوفر لمحة غير مصفاة عن الطريقة التي يعالج بها الفرد المعلومات. من خلال الاستفادة من هذه تدفقات البيانات، يمكن للشركات تعزيز أو استبدال أدوات التسويق التقليدية.
ما هي بعض العقبات أمام EEG في العالم الواقعي؟
التكلفة ربما تكون أكبر حاجز أمام إجراء تجارب EEG في العالم الواقعي. رغم أنها أقل تكلفة من أدوات تصوير الدماغ الأخرى، إلا أن أنظمة EEG قد تكون كبيرة ومكلفة. لفهم كمية كبيرة من البيانات يتطلب معالجة وتطوير خطوط تحليل. كما يجب تخزين مجموعات البيانات بطريقة آمنة. هذا يضع علم الأعصاب داخل المنزل خارج وصول العديد من الشركات الصغيرة.
تتزايد تكلفة إجراء EEG في العالم الواقعي عندما ننظر إلى أحد العيوب الأساسية في بحث البشر: قضية العينة الممثلة. تُقيد العديد من الدراسات بواقعيات تجنيد المشاركين التي غالبًا ما تتخذ أحد الراحة (مثل طلاب الجامعات). مما ينتج عنه أن معظم الأبحاث تُصاب بمشكلة "WEIRD" حيث يكون معظم المشاركين بيض، متعلمين، من مناطق صناعية، أغنياء، ويعيشون في ديمقراطيات. ببساطة نقل EEG خارج المختبر لا يحل هذه المشكلة وعبء تجنيد عينات مكونة من أشخاص ذوي ثقافات مختلفة، مستويات تعليم مختلفة، اهتمامات مختلفة، وخبرات مختلفة يمكن أن يكون باهظ التكلفة ومحظور من الناحية المالية واللوجستية.
كيف يمكنني إجراء EEG في العالم الواقعي على نطاق واسع؟
نظرًا للتكلفة الكبيرة لإجراء EEG في العالم الواقعي، يفترض الكثيرون أن الدراسات العصبية ستظل ضمن نطاق المؤسسات الأكاديمية ذات التمويل الجيد والشركات. ومع ذلك، بالإضافة إلى ثورة المشهد بأنظمت EEG المحمولة وذات التكلفة المنخفضة، أطلقت شركة EMOTIV EmotivPRO Builder وEmotivLABS المنصات التي تسمح للشركات بتصميم وإجراء تجارب علم الأعصاب واسعة النطاق. يعد EmotivPRO Builder واجهة مبتكرة تستخدم الرسوميات تمنح المستخدمين سيطرة كاملة على تجربة وتسهل على المستخدمين من جميع القدرات تصميم دراسات EEG. يمكن أيضًا للمستخدمين الفنيين الاستيراد النفسي لتجارب مكتوبة بلغة Python.
بعد بناء تجربة، يمكن للمستخدمين نشرها على EmotivLABS. ليس هذه منصة عرضية فحسب، بل تبسط أيضًا تجنيد المشاركين من خلال لوحاتها وتمنح الباحثين الوصول إلى مجموعة المساهمين الواسعة EMOTIV. يمكن أيضًا التعامل مع مدفوعات المشاركين عبر المنصة. تُعتبر مجموعة المساهمين EMOTIV اليام حالياً من 84 دولة. ما يقرب من نصفهم يتحدثون بلغتين ويشملون أشخاصًا لديهم مجموعة واسعة من الخلفيات التعليمية.
بالنسبة لتلك الشركات التي لا تعرف كيف تستفيد بشكل أفضل من قوة علم الأعصاب، يمكن إشراك فريق EMOTIV Research as a Service للتشاور. سيحدد فريق البحث الأسئلة الرئيسية، ويصمم تجربة، يجمع المشاركين، يجمع البيانات، يعالجها، يحللها، ويقدم تقارير مخصصة عن النتائج. سيكون ترحيبًا بمدخلاتك في كل خطوة على الطريق. تمثل شراكتك مع فريق أبحاث EMOTIV حلاً حقيقيًا وشاملًا للمشاركة في ثورة علم الأعصاب.
للتوضيح، نقدم دراسة حالة لشراكة حديثة أدناه.
تأثير Mentimeter: دراسة حالة EEG في العالم الواقعي باستخدام EmotivLABS
Mentimeter هو برنامج تقديم الوسائط المتعددة. معظم الناس مألوفون مع Microsoft Powerpoint. لقد كُرس عدد لا يحصى من الساعات لتقديم عروض Powerpoint حيث تأخذ الجمهور دورًا غير نشط. يسمح Mentimeter للمستخدمين أيضًا بنقل المعلومات باستخدام النصوص، الصور، الصوت، والفيديو، مع تطور. حيث يميز Mentimeter نفسه من خلال ميزاته التي تمكن الجمهور من المشاركة الحية الفعالة. بالإضافة إلى الشرائح النموذجية، يمكن للمقدمين تضمين أحداث يمكن للمشاركة معها باستخدام أجهزتهم الشخصية. على سبيل المثال، يمكن لأعضاء الجمهور التصويت على المحتوى الذي يرغبون في التركيز عليه في العرض. أو ربما يمكنهم التعبير عن رأيهم حول موضوع معين أو الإجابة على الأسئلة المتعلقة بموضوع ما شاهدوه للتو. بهذه الطريقة، يسمح Mentimeter بعروض حيوية ودينامية أكثر من Powerpoint.
كان Mentimeter يعلم أن لديهم منتجًا خاصًا وأن الناس من المرجح أن يجدونهم مثيرين للاهتمام. إلا أنهم لم يرغبوا في الاعتماد فقط على تقارير ذاتية من مستخدميهم. أرادوا بعض البيانات الدقيقة والموضوعية التي توضح بالضبط ما يجعل Mentimeter مميزًا. قاموا بمخاطبة EMOTIV لإجراء مشروع بحث للعثور على الإجابات لذلك. بالتعاون مع فريق أبحاثنا، حددنا الأسئلة الرئيسية التي من شأنها الوصول إلى قلب خاصة Mentimeter.
الأسئلة الرئيسية:
ما مدى كون عرض تقديمي على Mentimeter أكثر إثارة للاهتمام مقارنة بعرض Powerpoint التقليدي؟
ما هي الميزات الخاصة بـ Mentimeter التي تجذب أكثر انتباه الجمهور؟
كيف يتأثر الانتباه على مدار العرض؟ هل يتناقص كما هو متوقع خلال عرض Powerpoint الطويل؟
ما العلاقة بين الاهتمام والانتباه؟ هل ينتبه الناس أكثر عندما يكونون مهتمين؟
المحاضرات والعروض التقديمية غالبًا ما تتعلق بتعلم معلومات جديدة والاحتفاظ بها. هل يساعدنا Mentimeter على التعلم بشكل أفضل؟
للإجابة على هذه الأسئلة، صمم فريق البحث في EMOTIV تجربة مخصصة. عادةً ما يتم إجراء هذا النوع من الدراسة بجمع الأفراد في غرفة وجمع بيانات EEG إلى جهاز كمبيوتر محلي بينما يشاهد المشاركون عرضًا تقليديًا مقابل عرض مقدم باستخدام Mentimeter. لم يكن جمع المشاركين من منطقة واحدة وجمعهم في مساحة محدودة مفضلًا لأسباب عديدة.
كان الأول متعلقًا باللوجستيات البسيطة. للمشاركة في موقعنا، سيتعين على المشاركين السفر، مما قد يحد من أعداد المتطوعين. لم يكن تجنيد المشاركين من منطقة واحدة مرغوبًا فيه أيضًا لأنه قد يؤدي إلى عينة غير ممثلة. كانت المناقشة الصحة العامة واحدة أخرى من المشاكل. في وسط جائحة، كان البحث EEG مقيدًا بشدة نظرًا للاتصال الشخصي الوثيق المطلوب لإعداد الأنظمة. من خلال تنظيم دراسة عن بعد واستفادة من قاعدة مستخدمي EMOTIV وتوزيعها على منصة EmotivLABS، كنا قادرين على تجاوز هذه المشاكل. سمح لنا بإجراء دراسة آمنة جمعت البيانات من المستخدمين عبر العالم واستفادوا من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة من EMOTIV لتقييم المشاركة الجمهور، الانتباه، الاهتمام، والتوتر الإدراكي في الوقت الحقيقي.
الدراسة
لتقييم تأثير Mentimeter، صممنا تجربة شاهد فيها الناس عرضين؛ أحدهما يتم باستخدام Mentimeter والآخر باستخدام Powerpoint. بينما يشاهدون العروض، جمعنا بيانات EEG عن بُعد وقيّمنا نشاط دماغهم في مجالات المشاركة، الانتباه، الاهتمام، والتوتر الإدراكي. جمعنا كذلك البيانات الديموغرافية وبيانات الاستبيانات الذاتية.
المشاركون
تم تجنيد ثمانية وعشرين مشاركًا للدراسة من قاعدة مستخدمي EMOTIV، عبر الإنترنت من خلال البريد الإلكتروني واستمارات الإنترنت. كان حجم العينة أقل من ما نفضله. ومع ذلك، كنا تحت جدول زمني صارم للمشروع، ولذلك يُعتبر ممتدًا أننا كنا قادرين على تجنيد هذا العدد في فترة قصيرة وهو انعكاس لكفاءة تجنيد المشاركين باستخدام EmotivLABS. من خلال الموافقة، تم جمع البيانات الديموغرافية لتمكين Mentimeter من فهم كيف تؤثر هذه التأثيرات على مجموعة متنوعة من الناس.
تم تجنيد المشاركين من أكثر من 15 بلدًا، مع أعمارهم تتراوح من 21 إلى 64. سمحت لنا تجنيد عالمي وعبر الإنترنت أيضًا بالتقاط مجموعة متنوعة من المستويات التعليمية، المهن، القدرات الموسيقية، والخبرات في الموضوعات ذات الصلة. انظر الأشكال 1 إلى 3 لخصائص المشاركين.
الشكل 1. الخصائص الديموغرافية للمشاركين.
الشكل 2. مستويات التعليم والقدرة الموسيقية للمشاركين.
الشكل 3. تقييمات المعرفة الخاصة بالموضوعات ذاتية التقرير.
الطريقة
تم إرسال استبيان تجنيد عبر البريد الإلكتروني إلى قاعدة مستخدمي EMOTIV لأي شخص قد يكون مهتمًا بالمشاركة في دراسة عبر الإنترنت. باستخدام برنامج مؤتمرات الفيديو، بدأنا بجلسة توجيهية شرحنا فيها للمشاركين الأساسيات حول كيفية تنفيذ التجربة. كل المشاركين قاموا بإعداد EMOTIV EPOC، EPOC+ أو EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/) قبل المكالمة وبعد التحقق السريع من جودة البيانات من قبل مدير الأبحاث في EMOTIV، تتبع برنامج EmotivLABS تلقائيًا جودة الإشارة خلال التسجيل.
تم بناء تجربة كاملة باستخدام أداة بناء تجارب عبر الويب الخاصة بـ EMOTIV (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/). قادت منصة EmotivLABS المشاركين خلال المرحلة الأساسية (الجلوس بسكون مع العيون المفتوحة والعينين المغلقتين)، والعديد من الاستبيانات لتحديد ما إذا كان هناك أي شيء يمكن أن يؤثر على EEG في اليوم، ثم حثهم على بدء العرض الأول. قام ممثل Mentimeter، أوسكار، بتقديم ندوة عبر الإنترنت حول أحد الموضوعين. تم تقديم أحدهما باستخدام Mentimeter والآخر باستخدام Powerpoint. كانت المحتويات مختلفة؛ كان أحدهما "السلسلة التوافقية" والآخر كان "الذكاء الاصطناعي في الموسيقى". لقد توازننا بين هذه الظروف للتأكد من أن أي تأثيرات لا تُنسب إلى المحتوى ولكن بدلاً من ذلك إلى البرنامج المستخدم، (انظر الشكل 4).
الشكل 4. الظروف المتوازنة لكل مجموعة.
بعد العرض التقديمي الثاني، أكمل المشاركون استبيان الكفاءة ثم جمعنا جلسة نهائية من EEG الأساسية. انظر الشكل 5 لملخص البروتوكول.
الشكل 5. نظرة عامة على التجربة.
مقاييس الأداء من Emotiv
مقاييس الأداء من EMOTIV هي قياسات فيزيولوجية عصبية للحالات الإدراكية والعاطفية. إنها خوارزميات التعلم الآلي التي توفر قيمًا في الوقت الفعلي لإجراءات EEG المنسقة؛ مغيّرات في أمبولات موجات الدماغ، التوزيعات المكانية، القوى والترددات للخلايا العصبية تطلق في الدماغ.
تم جمع بيانات EEG من مئات الأفراد في تجارب نفسية خاضعة للسيطرة وإعدادات واقعية وتم استخدامها لبناء هذه الخوارزميات. يتم تعديل كل من مقاييس الأداء وفقاً للمستخدم الفرد بناءً على "مداها" الخاص من نشاط الدماغ (انظر الشكل 6 لمحة عامة عن المقاييس المستخدمة في هذه الدراسة).
الشكل 6. نظرة عامة على مقاييس الأداء من EMOTIV
النتائج
Mentimeter مقابل Powerpoint: أنماط مقاييس الأداء العامة
قمنا أولاً بفحص نشاط الدماغ على مستوى المجموعة عبر كل العروض التقديمية ككل. يظهر الشكل 7 المعدل لكل مقاييس الأداء للعروض التقديمية باستخدام Mentimeter والعروض التقديمية باستخدام Powerpoint. مقارنة بـ Powerpoint، أظهر الأفراد مستويات ملل أقل كبيرة احصائياً، ومستويات أعلى من الاهتمام، والانتباه، وتحميلن معرفيًا. لم يكن هناك اختلاف إحصائي في مستويات الاهتمام؛ ومع ذلك كانت الاتجاهات الرقمية تميل نحو مزيد من الاهتمام في العرض التقديمي مع Mentimeter.
الشكل 7. متوسط مقاييس الأداء عبر العرض التقديمي بالمقارنة بين منصة العرض.
ثم نظرنا في كيفية استجابة الأفراد عبر كل عرض تقديمي. في الشكل 8، الأشكال "الأوسع" تشير إلى المزيد من ملاحظات مقاييس الأداء الفردية في تلك القيمة و"الأشكال النحيلة" تشير إلى المزيد من ملاحظات مقاييس الأداء الفردية في تلك القيمة. اقترحت هذه الأنماط أن العروض التقديمية باستخدام Mentimeter أثارت استجابات متجانسة أكثر من Powerpoint. بعبارة أخرى، استجاب الأشخاص بطريقة مماثلة لـ Mentimeter ولكن وجدوا Powerpoint أكثر استقطابًا.
الشكل 8. توزيع متوسط مقاييس الأداء الفردية بالمقارنة بين منصات العرض التقديمي.
Mentimeter مقابل Powerpoint: مقاييس الأداء عبر الزمن
للحصول على فكرة عن كيفية استجابة الأشخاص عبر المجريات الزمنية للعرض، قمنا بحساب متوسط قيم مقاييس الأداء على مستوى المجموعة عبر كل شريحة لكل من المنصتين (Mentimeter مقابل Powerpoint) ولكل من المحتويات (AI مقابل Harmonics). يظهر الشكل 9 الأنماط الأكثر ملاحظة.
الشكل 9. التحميل الزمني لمقاييس الأداء عبر الشرائح.
بالنسبة لمحتوى AI، كانت مستويات الملل أقل عبر العرض التقديمي بأكمله. لاحظنا نمط ملل مثيرًا للاهتمام في محتوى Harmonics، حيث ارتفعت مستويات الملل نحو وسط العرض التقديمي ثم انخفضت نحو النهاية. اقترح هذا أن الطبيعة الفريدة وfالمشاركة لـ أحداث Mentimeter ساعدت في تخفيف الملل المتزايد الذي قد يحدث مع مرور العرض التقديمي.
لاحظنا مستويات عالية من الاهتمام لـ Mentimeter عبر نوعي المحتوى تقريبًا طوال العرض التقديمي. من أصل إجمالي 24 شريحة، كانت هناك حالتان فقط حيث لم يكن الاهتمام باستخدام Mentimeter أعلى من Powerpoint.
تأثير Mentimer: مقارنة أحداث Mentimeter بـ شرائح Powerpoint
مع أن وجدنا أن الناس استجابوا بشكل إيجابي لـ Mentimeter، أردنا الحفر عميقًا ورؤية كيف تتمايز الأحداث لـ Mentimeter عن شرائح Powerpoint. أحداث Mentimeter هي تلك اللحظات عندما يتم تشجيع الجمهور على التفاعل مع العرض باستخدام الأجهزة المحمولة الخاصة بهم. على سبيل المثال قد يُطلب من المشاركين إعطاء رأيهم الفردي حول موضوع ما أو يطلب منهم الإجابة على سؤال اختبار متعلق بالعرض التقديمي. يظهر الشكل 10 متوسط مقاييس الأداء المرصودة لأحداث Mentimeter وشرائح Powerpoint.
الشكل 10. مقارنة قيم مقاييس الأداء لأحداث Mentimeter وشرائح Powerpoint.
لاحظنا أن نسبيًا للشرائح Powerpoint، أحداث Mentimeter أدت إلى مستويات ملل أقل ومرتفعة أكثر من الاهتمام، الانتباه، الاهتمام، وتحمل المعرفة. كانت التأثيرات الأكبر مستويات الملل والاهتمام التي شهدت انخفاضًا بنسبة 16٪ وزيادة بنسبة 13٪ على التوالي.
تأثير Mentimeter: كيف تقارن الأحداث المختلفة لـ Mentimeter؟
مع أن أحداث Mentimeter أثارت عمومًا استجابات إيجابية في الجمهور، أردنا أن نعرف إذا كانت هناك أحداث أفضل من الأخرى. تضمن العروض التقديمية لـ Mentimeter ثلاثة أنواع من الأحداث: أحداث الرأي، حيث يُطلب من الجمهور إعطاء رأيهم حول موضوع؛ أحداث الاختبار، حيث يُطلب من الجمهور الإجابة على أشياء متعلقة بالمحتوى عرض تقديمي؛ وأحداث الفيديو، حيث يشاهد المشاركون فيديو. يظهر الشكل 11 قيم مقاييس الأداء لكل نوع حدث. قمنا أيضًا بتضمين شرائح Powerpoint للمقارنة.
الشكل 11. متوسط مقاييس الأداء لكل نوع حدث لـ Mentimeter. تم تضمين متوسط مقاييس الأداء للشرائح Powerpoint للمقارنة.
أظهرت أحداث الرأي التأثير الأكثر اتساقًا من خلال استثارة أقل كمية من الملل وأكثر كمية من الاهتمام، الانتباه، الاهتمام، وتحمل المعرفة نسبيًا للأحداث الأخرى. من المثير للاهتمام، أن أحداث الفيديو كان لديها ميل لإثارة أكبر كمية من الملل وأقل كمية من الاهتمام والانتباه.
تأثير Mentimeter: نظرة عن كثب على الاهتمام
على الرغم من أن جميع مقاييس الأداء كانت تميل نحو استجابة إيجابية للعروض التقديمية باستخدام Mentimeter، إلا أن الاهتمام ظهر أن لديه التأثير الأكثر اتساقًا. لأخذ نظرة عن كثب، قمنا بفهرسة النقطة التي أظهر فيها كل مشارك أقصى مقاييس الأداء للانجذاب. يظهر الشكل 12 أن عددًا أكبر من قيم الانجذاب القصوى حدثت أثناء العرض التقديمي لـ Mentimeter. بالإضافة إلى ذلك، 70٪ من سجلات الانجذاب القصوى للمشاركين حدثت أثناء حدث Mentimeter.
الشكل 12. توزيع مقاييس الأداء القصوى للانجذاب.
تأثير Mentimeter: مقارنة المقاييس الموضوعية والذاتية
بينما يمكن لـ EEG فهرسة استجابات موضوعية للمنبهات، تُعتبر الحالات التي تُدعم فيها هذه المقاييس ببيانات تقرير ذاتي دليلاً قويًا على الفاعلية. يظهر الشكل 13 درجات الانجذاب الذاتية للأسئلة الخمسة المتعلقة بالانجذاب التي قُدمت في نهاية التجربة.
الشكل 13. درجات الانجذاب الذاتية كما أبلغ عنها المشاركون على مقياس Likert 1-5 من "ليس على الإطلاق" إلى "بشكل كبير".
دعم Responses لجميع الأسئلة نتائج البيانات الدماغية. نسبيًا لـ العروض التقديمية باستخدام Powerpoint، العروض التقديمية باستخدام Mentimeter دفعت المشاركين إلى الشعور بمزيد من الانجذاب للعرض، المزيد من الانجذاب للمقدم، المزيد من الاهتمام بالمحتوى، المزيد من التمتع بالعرض، والشعور كأنهم تعلموا المزيد من المحتوى الجديد خلال العرض.
ملخص
ختام الدراسة، قدم فريق البحث في EMOTIV تقريرًا مفصلًا عن النتائج لـ Mentimeter. مما مكّن Mentimeter من فهم منتجهم بشكل أفضل وما جعله تجربة إيجابية لمستخدميهم. لم يُعطى Mentimeter بيانات تجريبية توضح أن منتجهم استشعر بنشاط الدماغ إجراءات متقدم، وتحمير إدراكي أعلى بينما يقلل الملل فحسب، بل قدم رؤى قابلة للتنفيذ حول أي من ميزاتهم الخاصة كان أكثر تألقًا في إشراك المستخدمين. يمكن العثور على تقرير الكتابة لـ Mentimeter حول نتائج الدراسة على https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?
تمثل دراسات مثل تأثير Mentimeter جزء صغير فقط من إمكانيات تجارب EEG عن بُعد المنظمة والشخصية. من تقييم تفضيل المستهلك إلى تحقيق في قضايا الصحة النفسية، تُعتبر مجموعة أبحاث EMOTIV المنصة المثالية لأبحاث EEG على نطاق واسع. بالتعاون مع فريق البحث لدينا، يمكن للأفراد والشركات والمؤسسات اكتساب Insight حول السكان البشريين باستخدام قوة علم الأعصاب. يمثل هذا الحل الإجابة المثلى لعلم الأعصاب الحديث الذي يكون محصن ضد الأزمات الصحية العامة ومقاومًا للميزانيات المتراجعة وشاملًا على نطاق واسع للمجتمع العالمي.
الدكتور نيكولاس ويليامز,
باحث علمي في EMOTIV.
عندما تفكر في أبحاث علوم الأعصاب، من المحتمل أن تتصور صورًا لعلماء يرتدون المعاطف البيضاء يشغلون آلات طبية كبيرة ومكلفة في جامعة أو مستشفى. بالتأكيد بعض طرق علوم الأعصاب، مثل التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET)، التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI)، والتصوير المغناطيسي للدماغ (MEG)، تتطلب هذه الأنظمة الكبيرة والمعقدة التي تصاحبها بطاقات سعر كبيرة مماثلة. ومع ذلك، أنظمة التخطيط الكهربائي للدماغ (EEG) عادة ما تكون أصغر وأقل تكلفة. لقد تطورت التكنولوجيا من التسجيلات الورقية وأجهزة الكمبيوتر الكبيرة إلى الأنظمة اللاسلكية والمتنقلة سهلة الإعداد وغير مكلفة نسبيًا. بالإضافة إلى البصمة الأصغر والنفقات المالية، لقد برز EEG كأداة رائدة لفك شفرة نشاط الدماغ نظرًا لدقته الزمنية العالية. بينما تقيس PET و fMRI التغيرات في نشاط الدماغ خلال ثوانٍ، يستطيع EEG اكتشاف التغيرات في النشاط الذي يحدث في أجزاء من الألفطب، مما يجعله قادرًا على التصنيف لعمليات قد تمر دون أن يلاحظها أحد.
ماذا يقيس EEG؟
عندما تقوم خلاياك العصبية بإطلاق النار، فإنها تطلق كميات صغيرة من الكهرباء. عندما يقوم العديد من الخلايا العصبية بالإطلاق في نفس المنطقة، مثلما تفكر في شيء ما، يمكن اكتشاف الحقل الكهربائي الناتج خارج الجمجمة. تستفيد أنظمة EEG من هذه الظاهرة ببساطة عن طريق قياس التغيرات في الفولتية عبر الوقت باستخدام مصفوفات من المجسات الموضوعة على الفروة. يمكنك التفكير في هذه المجسات مثل ميكروفونات صغيرة تقيس الصوت الكهربائي من دماغك. ثم يمكننا تحويل هذه الإشارات إلى شكل رقمي، جمعها على جهاز كمبيوتر، ومعالجتها وتحليلها لاستخلاص أنماط ذات مغزى.
لماذا يعتبر EEG مهمًا؟
غالبًا، لا يمكننا قياس الأشياء ببساطة عن طريق سؤال الناس أو مراقبة سلوكهم. حتى عندما يمكننا أن نسألهم، فإن الناس لا يبلغون بدقة. يسمح لنا EEG برؤية داخلية إلى الدماغ؛ نافذة غير متأثرة بالتحيزات أو المواقف أو المعتقدات. على سبيل المثال، إذا سألت شخصًا ما إذا كان يشعر بالاسترخاء، حتى إذا لم يكن، فقد يكون لديه ميل للقول بنعم لأن الناس غالبًا لا يحبون الاعتراف عندما يكونون قلقين.
بمراقبة EEG الخاص بهم، قد يتمكن الباحث من تحديد أن الشخص، بخلاف ما يصرح به، في الواقع يمر بتجهيز مرتفع قد يشير إلى حالة غير مسترخية. في المختبر، يُستخدم EEG غالبًا لقياس العمليات الإدراكية منخفضة المستوى مثل الإدراك السمعي أو البصري، مما يمكن أن يساعد الباحثين في فهم هذه العمليات بشكل أفضل أو فهم كيف تؤثر الأمراض على الدماغ. هذا النوع من التكنولوجيا ضروري لفهم الظواهر التي لا يمكن الإبلاغ عنها أو من المحتمل أن يتم الإبلاغ عنها بشكل خاطئ.
لماذا نقوم بإجراء EEG خارج المختبر؟
تكنولوجيا EEG هي تقنية ممتازة لفهم عمليات الدماغ. يركز الكثير من الأبحاث المتعلقة بـ EEG في المختبر على التحقيق في الوظائف منخفضة المستوى مثل الإدراك والعملية الإدراكية. تُعتبر المختبرات البيئة المثالية لهذا لأنها أماكن محكومة بشكل كبير حيث يستطيع الباحثون أخذ المتغيرات الخارجية بعين الاعتبار وإزالتها. ومع ذلك، لا نقضي حياتنا في العيش داخل مختبر. نحن كائنات تتحدث وتتفاعل وتعيش حياة ديناميكية تتميز بتجارب غنية ومتنوعة. يجعل هذا الواقع تعميم الدراسات المختبرية على البيئات غير المتحكم فيها صعبًا. بأخذ التكنولوجيا من المختبر، يمكننا دراسة الناس ونشاط دماغهم في بيئات واقعية أقرب إلى الطريقة التي نعيش بها حياتنا بالفعل.
قبل وقت ليس ببعيد، كان أداء تجارب EEG خارج المختبر يعتبر غير قابل للتفكير فيه. كانت الأنظمة كبيرة وكان يتعين ربطها بمضخمات الطاقة، ومصادر الطاقة، ووحدات نقل البيانات. بالإضافة إلى ذلك، كان إعداد هذه الأنظمة يستغرق وقتًا وكانت غالبًا غير مريحة للمشاركين. لقد سمحت التقدمات الكبيرة في التكنولوجيا ببناء أنظمة أصغر حجماً وأكثر انخفاضاً في التكلفة ولاسلكية. من خلال هذه القابلية الزائدة للتنقل وانخفاض التكلفة الملحوظة، شهدت أنظمة EEG الفعالة من حيث التكلفة وسهلة الاستخدام انتشارًا ملحوظًا. لقد كانت شركة EMOTIV رائدة في هذا المجال لأكثر من عقد، حيث جلبت أول نظام EEG متاح تجاريًا إلى السوق. على مدار هذا الوقت، أصدرت شركة EMOTIV ستة أنظمة مختلفة تتراوح من سماعات أذن ذات قناتين إلى قبعات بحث ذات 32 قناة.
لقد كان لتطوير هذه الأنظمة التجارية تأثير آخر: زيادة كبيرة في إمكانية الوصول إلى طرق علوم الأعصاب. لم يعد العلم العصبي مقتصرًا فقط على الأكاديميين أو الأطباء المختصين. أصبح لدى الجميع الآن الوسائل لشراء هذه الأنظمة للاستخدام في المنزل. تتنوع الدوافع للقيام بذلك عبر الديموغرافيات وتتضمن الممارسين الهواة والهواة والعلماء المواطنون. بالإضافة إلى ذلك، بدأت الشركات التجارية في ملاحظة القدرة على الاستفادة من هذه الأنظمة في تطبيقها على صناعاتها دون الحاجة إلى أقسام علم الأعصاب المخصصة داخل الشركة.
ما هي التطبيقات الواقعية لـ EEG؟
تطبيقات EEG خارج المختبر عديدة ومتنوعة. كأداة سريرية، يمكن استخدام EEG لرصد وظائف الأشخاص المعرفية بمرور الزمن دون الحاجة إلى حضورهم إلى منشأة. على سبيل المثال، دعمت الأبحاث EEG كعلامة حيوية للخرف (Chatzikonstantinou وآخرون، 2021). علاوة على ذلك، يمكن استخدامه للتنبؤ بالانتقال من الضعف المعرفي المعتدل إلى الخرف (Engedal وآخرون، 2020). سيكون EEG المستمر في المنزل مفيدًا بشكل خاص في هذه الفئات التي تتكون بشكل رئيسي من كبار السن الذين قد لا يكون السفر المنتظم إلى منشأة بحثية عمليًا بالنسبة لهم.
مثال آخر حديث لتطبيق EEG في البرية هو الاهتمام الأخير بالإصابة الدماغية الرضية في الرياضة. في الرياضات عالية التأثير، مثل كرة القدم المحترفة، تعتبر ارتجاجات الدماغ إصابة شائعة. تعتبر الارتجاجات مثيرة للقلق حيث غالبًا ما تهرب من الكشف السريري ويمكن أن يكون لها تأثير ضار على الوظائف المعرفية للفرد. لقد دعمت الأدلة استخدام EEG لمساعدة في تشخيص الارتجاج ودعم الإدارة السريرية بعد الإصابة (Corbin-Berrigan وآخرون، 2020). بالتأكيد، سيكون وجود EEG المحمول على الخطوط الجانبية أداة قوية لمساعدة الفرق في اتخاذ قرارات جيدة بشأن رفاهية لاعبيها.
لدى الشركات التجارية أيضًا الكثير للاستفادة منه من EEG في العالم الواقعي. يُعتبر التسويق العصبي مصطلحًا واسعًا ولكنه يرتبط بشكل عام بالحصول على Insight حول تفضيلات المستهلك والتنبؤ بالسلوك عن طريق قياس الإشارات العصبية أو النفسية الأخرى. تكمن قيمة استخدام EEG للتحقيق في رغبات المستهلك في قدرة الطريقة على فهرسة الاستجابات الموضوعية. أحيانًا لا يكون ما يُبلغ عنه الناس فعلاً هو ما يشعرون به لأن الناس يتأثرون بمجموعة واسعة من التحيزات. يمكن أن يكون لديهم أيضًا رغبة قوية في إرضاء الآخرين أو تجنب الإحراج. حتى الطريقة التي يتم فيها صياغة السؤال يمكن أن تؤثر على كيفية إدراك الشخص للمنتج. يسمح EEG للباحثين بالتحايل على هذه الخصائص ويوفر لمحة غير مصفاة عن الطريقة التي يعالج بها الفرد المعلومات. من خلال الاستفادة من هذه تدفقات البيانات، يمكن للشركات تعزيز أو استبدال أدوات التسويق التقليدية.
ما هي بعض العقبات أمام EEG في العالم الواقعي؟
التكلفة ربما تكون أكبر حاجز أمام إجراء تجارب EEG في العالم الواقعي. رغم أنها أقل تكلفة من أدوات تصوير الدماغ الأخرى، إلا أن أنظمة EEG قد تكون كبيرة ومكلفة. لفهم كمية كبيرة من البيانات يتطلب معالجة وتطوير خطوط تحليل. كما يجب تخزين مجموعات البيانات بطريقة آمنة. هذا يضع علم الأعصاب داخل المنزل خارج وصول العديد من الشركات الصغيرة.
تتزايد تكلفة إجراء EEG في العالم الواقعي عندما ننظر إلى أحد العيوب الأساسية في بحث البشر: قضية العينة الممثلة. تُقيد العديد من الدراسات بواقعيات تجنيد المشاركين التي غالبًا ما تتخذ أحد الراحة (مثل طلاب الجامعات). مما ينتج عنه أن معظم الأبحاث تُصاب بمشكلة "WEIRD" حيث يكون معظم المشاركين بيض، متعلمين، من مناطق صناعية، أغنياء، ويعيشون في ديمقراطيات. ببساطة نقل EEG خارج المختبر لا يحل هذه المشكلة وعبء تجنيد عينات مكونة من أشخاص ذوي ثقافات مختلفة، مستويات تعليم مختلفة، اهتمامات مختلفة، وخبرات مختلفة يمكن أن يكون باهظ التكلفة ومحظور من الناحية المالية واللوجستية.
كيف يمكنني إجراء EEG في العالم الواقعي على نطاق واسع؟
نظرًا للتكلفة الكبيرة لإجراء EEG في العالم الواقعي، يفترض الكثيرون أن الدراسات العصبية ستظل ضمن نطاق المؤسسات الأكاديمية ذات التمويل الجيد والشركات. ومع ذلك، بالإضافة إلى ثورة المشهد بأنظمت EEG المحمولة وذات التكلفة المنخفضة، أطلقت شركة EMOTIV EmotivPRO Builder وEmotivLABS المنصات التي تسمح للشركات بتصميم وإجراء تجارب علم الأعصاب واسعة النطاق. يعد EmotivPRO Builder واجهة مبتكرة تستخدم الرسوميات تمنح المستخدمين سيطرة كاملة على تجربة وتسهل على المستخدمين من جميع القدرات تصميم دراسات EEG. يمكن أيضًا للمستخدمين الفنيين الاستيراد النفسي لتجارب مكتوبة بلغة Python.
بعد بناء تجربة، يمكن للمستخدمين نشرها على EmotivLABS. ليس هذه منصة عرضية فحسب، بل تبسط أيضًا تجنيد المشاركين من خلال لوحاتها وتمنح الباحثين الوصول إلى مجموعة المساهمين الواسعة EMOTIV. يمكن أيضًا التعامل مع مدفوعات المشاركين عبر المنصة. تُعتبر مجموعة المساهمين EMOTIV اليام حالياً من 84 دولة. ما يقرب من نصفهم يتحدثون بلغتين ويشملون أشخاصًا لديهم مجموعة واسعة من الخلفيات التعليمية.
بالنسبة لتلك الشركات التي لا تعرف كيف تستفيد بشكل أفضل من قوة علم الأعصاب، يمكن إشراك فريق EMOTIV Research as a Service للتشاور. سيحدد فريق البحث الأسئلة الرئيسية، ويصمم تجربة، يجمع المشاركين، يجمع البيانات، يعالجها، يحللها، ويقدم تقارير مخصصة عن النتائج. سيكون ترحيبًا بمدخلاتك في كل خطوة على الطريق. تمثل شراكتك مع فريق أبحاث EMOTIV حلاً حقيقيًا وشاملًا للمشاركة في ثورة علم الأعصاب.
للتوضيح، نقدم دراسة حالة لشراكة حديثة أدناه.
تأثير Mentimeter: دراسة حالة EEG في العالم الواقعي باستخدام EmotivLABS
Mentimeter هو برنامج تقديم الوسائط المتعددة. معظم الناس مألوفون مع Microsoft Powerpoint. لقد كُرس عدد لا يحصى من الساعات لتقديم عروض Powerpoint حيث تأخذ الجمهور دورًا غير نشط. يسمح Mentimeter للمستخدمين أيضًا بنقل المعلومات باستخدام النصوص، الصور، الصوت، والفيديو، مع تطور. حيث يميز Mentimeter نفسه من خلال ميزاته التي تمكن الجمهور من المشاركة الحية الفعالة. بالإضافة إلى الشرائح النموذجية، يمكن للمقدمين تضمين أحداث يمكن للمشاركة معها باستخدام أجهزتهم الشخصية. على سبيل المثال، يمكن لأعضاء الجمهور التصويت على المحتوى الذي يرغبون في التركيز عليه في العرض. أو ربما يمكنهم التعبير عن رأيهم حول موضوع معين أو الإجابة على الأسئلة المتعلقة بموضوع ما شاهدوه للتو. بهذه الطريقة، يسمح Mentimeter بعروض حيوية ودينامية أكثر من Powerpoint.
كان Mentimeter يعلم أن لديهم منتجًا خاصًا وأن الناس من المرجح أن يجدونهم مثيرين للاهتمام. إلا أنهم لم يرغبوا في الاعتماد فقط على تقارير ذاتية من مستخدميهم. أرادوا بعض البيانات الدقيقة والموضوعية التي توضح بالضبط ما يجعل Mentimeter مميزًا. قاموا بمخاطبة EMOTIV لإجراء مشروع بحث للعثور على الإجابات لذلك. بالتعاون مع فريق أبحاثنا، حددنا الأسئلة الرئيسية التي من شأنها الوصول إلى قلب خاصة Mentimeter.
الأسئلة الرئيسية:
ما مدى كون عرض تقديمي على Mentimeter أكثر إثارة للاهتمام مقارنة بعرض Powerpoint التقليدي؟
ما هي الميزات الخاصة بـ Mentimeter التي تجذب أكثر انتباه الجمهور؟
كيف يتأثر الانتباه على مدار العرض؟ هل يتناقص كما هو متوقع خلال عرض Powerpoint الطويل؟
ما العلاقة بين الاهتمام والانتباه؟ هل ينتبه الناس أكثر عندما يكونون مهتمين؟
المحاضرات والعروض التقديمية غالبًا ما تتعلق بتعلم معلومات جديدة والاحتفاظ بها. هل يساعدنا Mentimeter على التعلم بشكل أفضل؟
للإجابة على هذه الأسئلة، صمم فريق البحث في EMOTIV تجربة مخصصة. عادةً ما يتم إجراء هذا النوع من الدراسة بجمع الأفراد في غرفة وجمع بيانات EEG إلى جهاز كمبيوتر محلي بينما يشاهد المشاركون عرضًا تقليديًا مقابل عرض مقدم باستخدام Mentimeter. لم يكن جمع المشاركين من منطقة واحدة وجمعهم في مساحة محدودة مفضلًا لأسباب عديدة.
كان الأول متعلقًا باللوجستيات البسيطة. للمشاركة في موقعنا، سيتعين على المشاركين السفر، مما قد يحد من أعداد المتطوعين. لم يكن تجنيد المشاركين من منطقة واحدة مرغوبًا فيه أيضًا لأنه قد يؤدي إلى عينة غير ممثلة. كانت المناقشة الصحة العامة واحدة أخرى من المشاكل. في وسط جائحة، كان البحث EEG مقيدًا بشدة نظرًا للاتصال الشخصي الوثيق المطلوب لإعداد الأنظمة. من خلال تنظيم دراسة عن بعد واستفادة من قاعدة مستخدمي EMOTIV وتوزيعها على منصة EmotivLABS، كنا قادرين على تجاوز هذه المشاكل. سمح لنا بإجراء دراسة آمنة جمعت البيانات من المستخدمين عبر العالم واستفادوا من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة من EMOTIV لتقييم المشاركة الجمهور، الانتباه، الاهتمام، والتوتر الإدراكي في الوقت الحقيقي.
الدراسة
لتقييم تأثير Mentimeter، صممنا تجربة شاهد فيها الناس عرضين؛ أحدهما يتم باستخدام Mentimeter والآخر باستخدام Powerpoint. بينما يشاهدون العروض، جمعنا بيانات EEG عن بُعد وقيّمنا نشاط دماغهم في مجالات المشاركة، الانتباه، الاهتمام، والتوتر الإدراكي. جمعنا كذلك البيانات الديموغرافية وبيانات الاستبيانات الذاتية.
المشاركون
تم تجنيد ثمانية وعشرين مشاركًا للدراسة من قاعدة مستخدمي EMOTIV، عبر الإنترنت من خلال البريد الإلكتروني واستمارات الإنترنت. كان حجم العينة أقل من ما نفضله. ومع ذلك، كنا تحت جدول زمني صارم للمشروع، ولذلك يُعتبر ممتدًا أننا كنا قادرين على تجنيد هذا العدد في فترة قصيرة وهو انعكاس لكفاءة تجنيد المشاركين باستخدام EmotivLABS. من خلال الموافقة، تم جمع البيانات الديموغرافية لتمكين Mentimeter من فهم كيف تؤثر هذه التأثيرات على مجموعة متنوعة من الناس.
تم تجنيد المشاركين من أكثر من 15 بلدًا، مع أعمارهم تتراوح من 21 إلى 64. سمحت لنا تجنيد عالمي وعبر الإنترنت أيضًا بالتقاط مجموعة متنوعة من المستويات التعليمية، المهن، القدرات الموسيقية، والخبرات في الموضوعات ذات الصلة. انظر الأشكال 1 إلى 3 لخصائص المشاركين.
الشكل 1. الخصائص الديموغرافية للمشاركين.
الشكل 2. مستويات التعليم والقدرة الموسيقية للمشاركين.
الشكل 3. تقييمات المعرفة الخاصة بالموضوعات ذاتية التقرير.
الطريقة
تم إرسال استبيان تجنيد عبر البريد الإلكتروني إلى قاعدة مستخدمي EMOTIV لأي شخص قد يكون مهتمًا بالمشاركة في دراسة عبر الإنترنت. باستخدام برنامج مؤتمرات الفيديو، بدأنا بجلسة توجيهية شرحنا فيها للمشاركين الأساسيات حول كيفية تنفيذ التجربة. كل المشاركين قاموا بإعداد EMOTIV EPOC، EPOC+ أو EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/) قبل المكالمة وبعد التحقق السريع من جودة البيانات من قبل مدير الأبحاث في EMOTIV، تتبع برنامج EmotivLABS تلقائيًا جودة الإشارة خلال التسجيل.
تم بناء تجربة كاملة باستخدام أداة بناء تجارب عبر الويب الخاصة بـ EMOTIV (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/). قادت منصة EmotivLABS المشاركين خلال المرحلة الأساسية (الجلوس بسكون مع العيون المفتوحة والعينين المغلقتين)، والعديد من الاستبيانات لتحديد ما إذا كان هناك أي شيء يمكن أن يؤثر على EEG في اليوم، ثم حثهم على بدء العرض الأول. قام ممثل Mentimeter، أوسكار، بتقديم ندوة عبر الإنترنت حول أحد الموضوعين. تم تقديم أحدهما باستخدام Mentimeter والآخر باستخدام Powerpoint. كانت المحتويات مختلفة؛ كان أحدهما "السلسلة التوافقية" والآخر كان "الذكاء الاصطناعي في الموسيقى". لقد توازننا بين هذه الظروف للتأكد من أن أي تأثيرات لا تُنسب إلى المحتوى ولكن بدلاً من ذلك إلى البرنامج المستخدم، (انظر الشكل 4).
الشكل 4. الظروف المتوازنة لكل مجموعة.
بعد العرض التقديمي الثاني، أكمل المشاركون استبيان الكفاءة ثم جمعنا جلسة نهائية من EEG الأساسية. انظر الشكل 5 لملخص البروتوكول.
الشكل 5. نظرة عامة على التجربة.
مقاييس الأداء من Emotiv
مقاييس الأداء من EMOTIV هي قياسات فيزيولوجية عصبية للحالات الإدراكية والعاطفية. إنها خوارزميات التعلم الآلي التي توفر قيمًا في الوقت الفعلي لإجراءات EEG المنسقة؛ مغيّرات في أمبولات موجات الدماغ، التوزيعات المكانية، القوى والترددات للخلايا العصبية تطلق في الدماغ.
تم جمع بيانات EEG من مئات الأفراد في تجارب نفسية خاضعة للسيطرة وإعدادات واقعية وتم استخدامها لبناء هذه الخوارزميات. يتم تعديل كل من مقاييس الأداء وفقاً للمستخدم الفرد بناءً على "مداها" الخاص من نشاط الدماغ (انظر الشكل 6 لمحة عامة عن المقاييس المستخدمة في هذه الدراسة).
الشكل 6. نظرة عامة على مقاييس الأداء من EMOTIV
النتائج
Mentimeter مقابل Powerpoint: أنماط مقاييس الأداء العامة
قمنا أولاً بفحص نشاط الدماغ على مستوى المجموعة عبر كل العروض التقديمية ككل. يظهر الشكل 7 المعدل لكل مقاييس الأداء للعروض التقديمية باستخدام Mentimeter والعروض التقديمية باستخدام Powerpoint. مقارنة بـ Powerpoint، أظهر الأفراد مستويات ملل أقل كبيرة احصائياً، ومستويات أعلى من الاهتمام، والانتباه، وتحميلن معرفيًا. لم يكن هناك اختلاف إحصائي في مستويات الاهتمام؛ ومع ذلك كانت الاتجاهات الرقمية تميل نحو مزيد من الاهتمام في العرض التقديمي مع Mentimeter.
الشكل 7. متوسط مقاييس الأداء عبر العرض التقديمي بالمقارنة بين منصة العرض.
ثم نظرنا في كيفية استجابة الأفراد عبر كل عرض تقديمي. في الشكل 8، الأشكال "الأوسع" تشير إلى المزيد من ملاحظات مقاييس الأداء الفردية في تلك القيمة و"الأشكال النحيلة" تشير إلى المزيد من ملاحظات مقاييس الأداء الفردية في تلك القيمة. اقترحت هذه الأنماط أن العروض التقديمية باستخدام Mentimeter أثارت استجابات متجانسة أكثر من Powerpoint. بعبارة أخرى، استجاب الأشخاص بطريقة مماثلة لـ Mentimeter ولكن وجدوا Powerpoint أكثر استقطابًا.
الشكل 8. توزيع متوسط مقاييس الأداء الفردية بالمقارنة بين منصات العرض التقديمي.
Mentimeter مقابل Powerpoint: مقاييس الأداء عبر الزمن
للحصول على فكرة عن كيفية استجابة الأشخاص عبر المجريات الزمنية للعرض، قمنا بحساب متوسط قيم مقاييس الأداء على مستوى المجموعة عبر كل شريحة لكل من المنصتين (Mentimeter مقابل Powerpoint) ولكل من المحتويات (AI مقابل Harmonics). يظهر الشكل 9 الأنماط الأكثر ملاحظة.
الشكل 9. التحميل الزمني لمقاييس الأداء عبر الشرائح.
بالنسبة لمحتوى AI، كانت مستويات الملل أقل عبر العرض التقديمي بأكمله. لاحظنا نمط ملل مثيرًا للاهتمام في محتوى Harmonics، حيث ارتفعت مستويات الملل نحو وسط العرض التقديمي ثم انخفضت نحو النهاية. اقترح هذا أن الطبيعة الفريدة وfالمشاركة لـ أحداث Mentimeter ساعدت في تخفيف الملل المتزايد الذي قد يحدث مع مرور العرض التقديمي.
لاحظنا مستويات عالية من الاهتمام لـ Mentimeter عبر نوعي المحتوى تقريبًا طوال العرض التقديمي. من أصل إجمالي 24 شريحة، كانت هناك حالتان فقط حيث لم يكن الاهتمام باستخدام Mentimeter أعلى من Powerpoint.
تأثير Mentimer: مقارنة أحداث Mentimeter بـ شرائح Powerpoint
مع أن وجدنا أن الناس استجابوا بشكل إيجابي لـ Mentimeter، أردنا الحفر عميقًا ورؤية كيف تتمايز الأحداث لـ Mentimeter عن شرائح Powerpoint. أحداث Mentimeter هي تلك اللحظات عندما يتم تشجيع الجمهور على التفاعل مع العرض باستخدام الأجهزة المحمولة الخاصة بهم. على سبيل المثال قد يُطلب من المشاركين إعطاء رأيهم الفردي حول موضوع ما أو يطلب منهم الإجابة على سؤال اختبار متعلق بالعرض التقديمي. يظهر الشكل 10 متوسط مقاييس الأداء المرصودة لأحداث Mentimeter وشرائح Powerpoint.
الشكل 10. مقارنة قيم مقاييس الأداء لأحداث Mentimeter وشرائح Powerpoint.
لاحظنا أن نسبيًا للشرائح Powerpoint، أحداث Mentimeter أدت إلى مستويات ملل أقل ومرتفعة أكثر من الاهتمام، الانتباه، الاهتمام، وتحمل المعرفة. كانت التأثيرات الأكبر مستويات الملل والاهتمام التي شهدت انخفاضًا بنسبة 16٪ وزيادة بنسبة 13٪ على التوالي.
تأثير Mentimeter: كيف تقارن الأحداث المختلفة لـ Mentimeter؟
مع أن أحداث Mentimeter أثارت عمومًا استجابات إيجابية في الجمهور، أردنا أن نعرف إذا كانت هناك أحداث أفضل من الأخرى. تضمن العروض التقديمية لـ Mentimeter ثلاثة أنواع من الأحداث: أحداث الرأي، حيث يُطلب من الجمهور إعطاء رأيهم حول موضوع؛ أحداث الاختبار، حيث يُطلب من الجمهور الإجابة على أشياء متعلقة بالمحتوى عرض تقديمي؛ وأحداث الفيديو، حيث يشاهد المشاركون فيديو. يظهر الشكل 11 قيم مقاييس الأداء لكل نوع حدث. قمنا أيضًا بتضمين شرائح Powerpoint للمقارنة.
الشكل 11. متوسط مقاييس الأداء لكل نوع حدث لـ Mentimeter. تم تضمين متوسط مقاييس الأداء للشرائح Powerpoint للمقارنة.
أظهرت أحداث الرأي التأثير الأكثر اتساقًا من خلال استثارة أقل كمية من الملل وأكثر كمية من الاهتمام، الانتباه، الاهتمام، وتحمل المعرفة نسبيًا للأحداث الأخرى. من المثير للاهتمام، أن أحداث الفيديو كان لديها ميل لإثارة أكبر كمية من الملل وأقل كمية من الاهتمام والانتباه.
تأثير Mentimeter: نظرة عن كثب على الاهتمام
على الرغم من أن جميع مقاييس الأداء كانت تميل نحو استجابة إيجابية للعروض التقديمية باستخدام Mentimeter، إلا أن الاهتمام ظهر أن لديه التأثير الأكثر اتساقًا. لأخذ نظرة عن كثب، قمنا بفهرسة النقطة التي أظهر فيها كل مشارك أقصى مقاييس الأداء للانجذاب. يظهر الشكل 12 أن عددًا أكبر من قيم الانجذاب القصوى حدثت أثناء العرض التقديمي لـ Mentimeter. بالإضافة إلى ذلك، 70٪ من سجلات الانجذاب القصوى للمشاركين حدثت أثناء حدث Mentimeter.
الشكل 12. توزيع مقاييس الأداء القصوى للانجذاب.
تأثير Mentimeter: مقارنة المقاييس الموضوعية والذاتية
بينما يمكن لـ EEG فهرسة استجابات موضوعية للمنبهات، تُعتبر الحالات التي تُدعم فيها هذه المقاييس ببيانات تقرير ذاتي دليلاً قويًا على الفاعلية. يظهر الشكل 13 درجات الانجذاب الذاتية للأسئلة الخمسة المتعلقة بالانجذاب التي قُدمت في نهاية التجربة.
الشكل 13. درجات الانجذاب الذاتية كما أبلغ عنها المشاركون على مقياس Likert 1-5 من "ليس على الإطلاق" إلى "بشكل كبير".
دعم Responses لجميع الأسئلة نتائج البيانات الدماغية. نسبيًا لـ العروض التقديمية باستخدام Powerpoint، العروض التقديمية باستخدام Mentimeter دفعت المشاركين إلى الشعور بمزيد من الانجذاب للعرض، المزيد من الانجذاب للمقدم، المزيد من الاهتمام بالمحتوى، المزيد من التمتع بالعرض، والشعور كأنهم تعلموا المزيد من المحتوى الجديد خلال العرض.
ملخص
ختام الدراسة، قدم فريق البحث في EMOTIV تقريرًا مفصلًا عن النتائج لـ Mentimeter. مما مكّن Mentimeter من فهم منتجهم بشكل أفضل وما جعله تجربة إيجابية لمستخدميهم. لم يُعطى Mentimeter بيانات تجريبية توضح أن منتجهم استشعر بنشاط الدماغ إجراءات متقدم، وتحمير إدراكي أعلى بينما يقلل الملل فحسب، بل قدم رؤى قابلة للتنفيذ حول أي من ميزاتهم الخاصة كان أكثر تألقًا في إشراك المستخدمين. يمكن العثور على تقرير الكتابة لـ Mentimeter حول نتائج الدراسة على https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?
تمثل دراسات مثل تأثير Mentimeter جزء صغير فقط من إمكانيات تجارب EEG عن بُعد المنظمة والشخصية. من تقييم تفضيل المستهلك إلى تحقيق في قضايا الصحة النفسية، تُعتبر مجموعة أبحاث EMOTIV المنصة المثالية لأبحاث EEG على نطاق واسع. بالتعاون مع فريق البحث لدينا، يمكن للأفراد والشركات والمؤسسات اكتساب Insight حول السكان البشريين باستخدام قوة علم الأعصاب. يمثل هذا الحل الإجابة المثلى لعلم الأعصاب الحديث الذي يكون محصن ضد الأزمات الصحية العامة ومقاومًا للميزانيات المتراجعة وشاملًا على نطاق واسع للمجتمع العالمي.
الدكتور نيكولاس ويليامز,
باحث علمي في EMOTIV.
عندما تفكر في أبحاث علوم الأعصاب، من المحتمل أن تتصور صورًا لعلماء يرتدون المعاطف البيضاء يشغلون آلات طبية كبيرة ومكلفة في جامعة أو مستشفى. بالتأكيد بعض طرق علوم الأعصاب، مثل التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET)، التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI)، والتصوير المغناطيسي للدماغ (MEG)، تتطلب هذه الأنظمة الكبيرة والمعقدة التي تصاحبها بطاقات سعر كبيرة مماثلة. ومع ذلك، أنظمة التخطيط الكهربائي للدماغ (EEG) عادة ما تكون أصغر وأقل تكلفة. لقد تطورت التكنولوجيا من التسجيلات الورقية وأجهزة الكمبيوتر الكبيرة إلى الأنظمة اللاسلكية والمتنقلة سهلة الإعداد وغير مكلفة نسبيًا. بالإضافة إلى البصمة الأصغر والنفقات المالية، لقد برز EEG كأداة رائدة لفك شفرة نشاط الدماغ نظرًا لدقته الزمنية العالية. بينما تقيس PET و fMRI التغيرات في نشاط الدماغ خلال ثوانٍ، يستطيع EEG اكتشاف التغيرات في النشاط الذي يحدث في أجزاء من الألفطب، مما يجعله قادرًا على التصنيف لعمليات قد تمر دون أن يلاحظها أحد.
ماذا يقيس EEG؟
عندما تقوم خلاياك العصبية بإطلاق النار، فإنها تطلق كميات صغيرة من الكهرباء. عندما يقوم العديد من الخلايا العصبية بالإطلاق في نفس المنطقة، مثلما تفكر في شيء ما، يمكن اكتشاف الحقل الكهربائي الناتج خارج الجمجمة. تستفيد أنظمة EEG من هذه الظاهرة ببساطة عن طريق قياس التغيرات في الفولتية عبر الوقت باستخدام مصفوفات من المجسات الموضوعة على الفروة. يمكنك التفكير في هذه المجسات مثل ميكروفونات صغيرة تقيس الصوت الكهربائي من دماغك. ثم يمكننا تحويل هذه الإشارات إلى شكل رقمي، جمعها على جهاز كمبيوتر، ومعالجتها وتحليلها لاستخلاص أنماط ذات مغزى.
لماذا يعتبر EEG مهمًا؟
غالبًا، لا يمكننا قياس الأشياء ببساطة عن طريق سؤال الناس أو مراقبة سلوكهم. حتى عندما يمكننا أن نسألهم، فإن الناس لا يبلغون بدقة. يسمح لنا EEG برؤية داخلية إلى الدماغ؛ نافذة غير متأثرة بالتحيزات أو المواقف أو المعتقدات. على سبيل المثال، إذا سألت شخصًا ما إذا كان يشعر بالاسترخاء، حتى إذا لم يكن، فقد يكون لديه ميل للقول بنعم لأن الناس غالبًا لا يحبون الاعتراف عندما يكونون قلقين.
بمراقبة EEG الخاص بهم، قد يتمكن الباحث من تحديد أن الشخص، بخلاف ما يصرح به، في الواقع يمر بتجهيز مرتفع قد يشير إلى حالة غير مسترخية. في المختبر، يُستخدم EEG غالبًا لقياس العمليات الإدراكية منخفضة المستوى مثل الإدراك السمعي أو البصري، مما يمكن أن يساعد الباحثين في فهم هذه العمليات بشكل أفضل أو فهم كيف تؤثر الأمراض على الدماغ. هذا النوع من التكنولوجيا ضروري لفهم الظواهر التي لا يمكن الإبلاغ عنها أو من المحتمل أن يتم الإبلاغ عنها بشكل خاطئ.
لماذا نقوم بإجراء EEG خارج المختبر؟
تكنولوجيا EEG هي تقنية ممتازة لفهم عمليات الدماغ. يركز الكثير من الأبحاث المتعلقة بـ EEG في المختبر على التحقيق في الوظائف منخفضة المستوى مثل الإدراك والعملية الإدراكية. تُعتبر المختبرات البيئة المثالية لهذا لأنها أماكن محكومة بشكل كبير حيث يستطيع الباحثون أخذ المتغيرات الخارجية بعين الاعتبار وإزالتها. ومع ذلك، لا نقضي حياتنا في العيش داخل مختبر. نحن كائنات تتحدث وتتفاعل وتعيش حياة ديناميكية تتميز بتجارب غنية ومتنوعة. يجعل هذا الواقع تعميم الدراسات المختبرية على البيئات غير المتحكم فيها صعبًا. بأخذ التكنولوجيا من المختبر، يمكننا دراسة الناس ونشاط دماغهم في بيئات واقعية أقرب إلى الطريقة التي نعيش بها حياتنا بالفعل.
قبل وقت ليس ببعيد، كان أداء تجارب EEG خارج المختبر يعتبر غير قابل للتفكير فيه. كانت الأنظمة كبيرة وكان يتعين ربطها بمضخمات الطاقة، ومصادر الطاقة، ووحدات نقل البيانات. بالإضافة إلى ذلك، كان إعداد هذه الأنظمة يستغرق وقتًا وكانت غالبًا غير مريحة للمشاركين. لقد سمحت التقدمات الكبيرة في التكنولوجيا ببناء أنظمة أصغر حجماً وأكثر انخفاضاً في التكلفة ولاسلكية. من خلال هذه القابلية الزائدة للتنقل وانخفاض التكلفة الملحوظة، شهدت أنظمة EEG الفعالة من حيث التكلفة وسهلة الاستخدام انتشارًا ملحوظًا. لقد كانت شركة EMOTIV رائدة في هذا المجال لأكثر من عقد، حيث جلبت أول نظام EEG متاح تجاريًا إلى السوق. على مدار هذا الوقت، أصدرت شركة EMOTIV ستة أنظمة مختلفة تتراوح من سماعات أذن ذات قناتين إلى قبعات بحث ذات 32 قناة.
لقد كان لتطوير هذه الأنظمة التجارية تأثير آخر: زيادة كبيرة في إمكانية الوصول إلى طرق علوم الأعصاب. لم يعد العلم العصبي مقتصرًا فقط على الأكاديميين أو الأطباء المختصين. أصبح لدى الجميع الآن الوسائل لشراء هذه الأنظمة للاستخدام في المنزل. تتنوع الدوافع للقيام بذلك عبر الديموغرافيات وتتضمن الممارسين الهواة والهواة والعلماء المواطنون. بالإضافة إلى ذلك، بدأت الشركات التجارية في ملاحظة القدرة على الاستفادة من هذه الأنظمة في تطبيقها على صناعاتها دون الحاجة إلى أقسام علم الأعصاب المخصصة داخل الشركة.
ما هي التطبيقات الواقعية لـ EEG؟
تطبيقات EEG خارج المختبر عديدة ومتنوعة. كأداة سريرية، يمكن استخدام EEG لرصد وظائف الأشخاص المعرفية بمرور الزمن دون الحاجة إلى حضورهم إلى منشأة. على سبيل المثال، دعمت الأبحاث EEG كعلامة حيوية للخرف (Chatzikonstantinou وآخرون، 2021). علاوة على ذلك، يمكن استخدامه للتنبؤ بالانتقال من الضعف المعرفي المعتدل إلى الخرف (Engedal وآخرون، 2020). سيكون EEG المستمر في المنزل مفيدًا بشكل خاص في هذه الفئات التي تتكون بشكل رئيسي من كبار السن الذين قد لا يكون السفر المنتظم إلى منشأة بحثية عمليًا بالنسبة لهم.
مثال آخر حديث لتطبيق EEG في البرية هو الاهتمام الأخير بالإصابة الدماغية الرضية في الرياضة. في الرياضات عالية التأثير، مثل كرة القدم المحترفة، تعتبر ارتجاجات الدماغ إصابة شائعة. تعتبر الارتجاجات مثيرة للقلق حيث غالبًا ما تهرب من الكشف السريري ويمكن أن يكون لها تأثير ضار على الوظائف المعرفية للفرد. لقد دعمت الأدلة استخدام EEG لمساعدة في تشخيص الارتجاج ودعم الإدارة السريرية بعد الإصابة (Corbin-Berrigan وآخرون، 2020). بالتأكيد، سيكون وجود EEG المحمول على الخطوط الجانبية أداة قوية لمساعدة الفرق في اتخاذ قرارات جيدة بشأن رفاهية لاعبيها.
لدى الشركات التجارية أيضًا الكثير للاستفادة منه من EEG في العالم الواقعي. يُعتبر التسويق العصبي مصطلحًا واسعًا ولكنه يرتبط بشكل عام بالحصول على Insight حول تفضيلات المستهلك والتنبؤ بالسلوك عن طريق قياس الإشارات العصبية أو النفسية الأخرى. تكمن قيمة استخدام EEG للتحقيق في رغبات المستهلك في قدرة الطريقة على فهرسة الاستجابات الموضوعية. أحيانًا لا يكون ما يُبلغ عنه الناس فعلاً هو ما يشعرون به لأن الناس يتأثرون بمجموعة واسعة من التحيزات. يمكن أن يكون لديهم أيضًا رغبة قوية في إرضاء الآخرين أو تجنب الإحراج. حتى الطريقة التي يتم فيها صياغة السؤال يمكن أن تؤثر على كيفية إدراك الشخص للمنتج. يسمح EEG للباحثين بالتحايل على هذه الخصائص ويوفر لمحة غير مصفاة عن الطريقة التي يعالج بها الفرد المعلومات. من خلال الاستفادة من هذه تدفقات البيانات، يمكن للشركات تعزيز أو استبدال أدوات التسويق التقليدية.
ما هي بعض العقبات أمام EEG في العالم الواقعي؟
التكلفة ربما تكون أكبر حاجز أمام إجراء تجارب EEG في العالم الواقعي. رغم أنها أقل تكلفة من أدوات تصوير الدماغ الأخرى، إلا أن أنظمة EEG قد تكون كبيرة ومكلفة. لفهم كمية كبيرة من البيانات يتطلب معالجة وتطوير خطوط تحليل. كما يجب تخزين مجموعات البيانات بطريقة آمنة. هذا يضع علم الأعصاب داخل المنزل خارج وصول العديد من الشركات الصغيرة.
تتزايد تكلفة إجراء EEG في العالم الواقعي عندما ننظر إلى أحد العيوب الأساسية في بحث البشر: قضية العينة الممثلة. تُقيد العديد من الدراسات بواقعيات تجنيد المشاركين التي غالبًا ما تتخذ أحد الراحة (مثل طلاب الجامعات). مما ينتج عنه أن معظم الأبحاث تُصاب بمشكلة "WEIRD" حيث يكون معظم المشاركين بيض، متعلمين، من مناطق صناعية، أغنياء، ويعيشون في ديمقراطيات. ببساطة نقل EEG خارج المختبر لا يحل هذه المشكلة وعبء تجنيد عينات مكونة من أشخاص ذوي ثقافات مختلفة، مستويات تعليم مختلفة، اهتمامات مختلفة، وخبرات مختلفة يمكن أن يكون باهظ التكلفة ومحظور من الناحية المالية واللوجستية.
كيف يمكنني إجراء EEG في العالم الواقعي على نطاق واسع؟
نظرًا للتكلفة الكبيرة لإجراء EEG في العالم الواقعي، يفترض الكثيرون أن الدراسات العصبية ستظل ضمن نطاق المؤسسات الأكاديمية ذات التمويل الجيد والشركات. ومع ذلك، بالإضافة إلى ثورة المشهد بأنظمت EEG المحمولة وذات التكلفة المنخفضة، أطلقت شركة EMOTIV EmotivPRO Builder وEmotivLABS المنصات التي تسمح للشركات بتصميم وإجراء تجارب علم الأعصاب واسعة النطاق. يعد EmotivPRO Builder واجهة مبتكرة تستخدم الرسوميات تمنح المستخدمين سيطرة كاملة على تجربة وتسهل على المستخدمين من جميع القدرات تصميم دراسات EEG. يمكن أيضًا للمستخدمين الفنيين الاستيراد النفسي لتجارب مكتوبة بلغة Python.
بعد بناء تجربة، يمكن للمستخدمين نشرها على EmotivLABS. ليس هذه منصة عرضية فحسب، بل تبسط أيضًا تجنيد المشاركين من خلال لوحاتها وتمنح الباحثين الوصول إلى مجموعة المساهمين الواسعة EMOTIV. يمكن أيضًا التعامل مع مدفوعات المشاركين عبر المنصة. تُعتبر مجموعة المساهمين EMOTIV اليام حالياً من 84 دولة. ما يقرب من نصفهم يتحدثون بلغتين ويشملون أشخاصًا لديهم مجموعة واسعة من الخلفيات التعليمية.
بالنسبة لتلك الشركات التي لا تعرف كيف تستفيد بشكل أفضل من قوة علم الأعصاب، يمكن إشراك فريق EMOTIV Research as a Service للتشاور. سيحدد فريق البحث الأسئلة الرئيسية، ويصمم تجربة، يجمع المشاركين، يجمع البيانات، يعالجها، يحللها، ويقدم تقارير مخصصة عن النتائج. سيكون ترحيبًا بمدخلاتك في كل خطوة على الطريق. تمثل شراكتك مع فريق أبحاث EMOTIV حلاً حقيقيًا وشاملًا للمشاركة في ثورة علم الأعصاب.
للتوضيح، نقدم دراسة حالة لشراكة حديثة أدناه.
تأثير Mentimeter: دراسة حالة EEG في العالم الواقعي باستخدام EmotivLABS
Mentimeter هو برنامج تقديم الوسائط المتعددة. معظم الناس مألوفون مع Microsoft Powerpoint. لقد كُرس عدد لا يحصى من الساعات لتقديم عروض Powerpoint حيث تأخذ الجمهور دورًا غير نشط. يسمح Mentimeter للمستخدمين أيضًا بنقل المعلومات باستخدام النصوص، الصور، الصوت، والفيديو، مع تطور. حيث يميز Mentimeter نفسه من خلال ميزاته التي تمكن الجمهور من المشاركة الحية الفعالة. بالإضافة إلى الشرائح النموذجية، يمكن للمقدمين تضمين أحداث يمكن للمشاركة معها باستخدام أجهزتهم الشخصية. على سبيل المثال، يمكن لأعضاء الجمهور التصويت على المحتوى الذي يرغبون في التركيز عليه في العرض. أو ربما يمكنهم التعبير عن رأيهم حول موضوع معين أو الإجابة على الأسئلة المتعلقة بموضوع ما شاهدوه للتو. بهذه الطريقة، يسمح Mentimeter بعروض حيوية ودينامية أكثر من Powerpoint.
كان Mentimeter يعلم أن لديهم منتجًا خاصًا وأن الناس من المرجح أن يجدونهم مثيرين للاهتمام. إلا أنهم لم يرغبوا في الاعتماد فقط على تقارير ذاتية من مستخدميهم. أرادوا بعض البيانات الدقيقة والموضوعية التي توضح بالضبط ما يجعل Mentimeter مميزًا. قاموا بمخاطبة EMOTIV لإجراء مشروع بحث للعثور على الإجابات لذلك. بالتعاون مع فريق أبحاثنا، حددنا الأسئلة الرئيسية التي من شأنها الوصول إلى قلب خاصة Mentimeter.
الأسئلة الرئيسية:
ما مدى كون عرض تقديمي على Mentimeter أكثر إثارة للاهتمام مقارنة بعرض Powerpoint التقليدي؟
ما هي الميزات الخاصة بـ Mentimeter التي تجذب أكثر انتباه الجمهور؟
كيف يتأثر الانتباه على مدار العرض؟ هل يتناقص كما هو متوقع خلال عرض Powerpoint الطويل؟
ما العلاقة بين الاهتمام والانتباه؟ هل ينتبه الناس أكثر عندما يكونون مهتمين؟
المحاضرات والعروض التقديمية غالبًا ما تتعلق بتعلم معلومات جديدة والاحتفاظ بها. هل يساعدنا Mentimeter على التعلم بشكل أفضل؟
للإجابة على هذه الأسئلة، صمم فريق البحث في EMOTIV تجربة مخصصة. عادةً ما يتم إجراء هذا النوع من الدراسة بجمع الأفراد في غرفة وجمع بيانات EEG إلى جهاز كمبيوتر محلي بينما يشاهد المشاركون عرضًا تقليديًا مقابل عرض مقدم باستخدام Mentimeter. لم يكن جمع المشاركين من منطقة واحدة وجمعهم في مساحة محدودة مفضلًا لأسباب عديدة.
كان الأول متعلقًا باللوجستيات البسيطة. للمشاركة في موقعنا، سيتعين على المشاركين السفر، مما قد يحد من أعداد المتطوعين. لم يكن تجنيد المشاركين من منطقة واحدة مرغوبًا فيه أيضًا لأنه قد يؤدي إلى عينة غير ممثلة. كانت المناقشة الصحة العامة واحدة أخرى من المشاكل. في وسط جائحة، كان البحث EEG مقيدًا بشدة نظرًا للاتصال الشخصي الوثيق المطلوب لإعداد الأنظمة. من خلال تنظيم دراسة عن بعد واستفادة من قاعدة مستخدمي EMOTIV وتوزيعها على منصة EmotivLABS، كنا قادرين على تجاوز هذه المشاكل. سمح لنا بإجراء دراسة آمنة جمعت البيانات من المستخدمين عبر العالم واستفادوا من خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة من EMOTIV لتقييم المشاركة الجمهور، الانتباه، الاهتمام، والتوتر الإدراكي في الوقت الحقيقي.
الدراسة
لتقييم تأثير Mentimeter، صممنا تجربة شاهد فيها الناس عرضين؛ أحدهما يتم باستخدام Mentimeter والآخر باستخدام Powerpoint. بينما يشاهدون العروض، جمعنا بيانات EEG عن بُعد وقيّمنا نشاط دماغهم في مجالات المشاركة، الانتباه، الاهتمام، والتوتر الإدراكي. جمعنا كذلك البيانات الديموغرافية وبيانات الاستبيانات الذاتية.
المشاركون
تم تجنيد ثمانية وعشرين مشاركًا للدراسة من قاعدة مستخدمي EMOTIV، عبر الإنترنت من خلال البريد الإلكتروني واستمارات الإنترنت. كان حجم العينة أقل من ما نفضله. ومع ذلك، كنا تحت جدول زمني صارم للمشروع، ولذلك يُعتبر ممتدًا أننا كنا قادرين على تجنيد هذا العدد في فترة قصيرة وهو انعكاس لكفاءة تجنيد المشاركين باستخدام EmotivLABS. من خلال الموافقة، تم جمع البيانات الديموغرافية لتمكين Mentimeter من فهم كيف تؤثر هذه التأثيرات على مجموعة متنوعة من الناس.
تم تجنيد المشاركين من أكثر من 15 بلدًا، مع أعمارهم تتراوح من 21 إلى 64. سمحت لنا تجنيد عالمي وعبر الإنترنت أيضًا بالتقاط مجموعة متنوعة من المستويات التعليمية، المهن، القدرات الموسيقية، والخبرات في الموضوعات ذات الصلة. انظر الأشكال 1 إلى 3 لخصائص المشاركين.
الشكل 1. الخصائص الديموغرافية للمشاركين.
الشكل 2. مستويات التعليم والقدرة الموسيقية للمشاركين.
الشكل 3. تقييمات المعرفة الخاصة بالموضوعات ذاتية التقرير.
الطريقة
تم إرسال استبيان تجنيد عبر البريد الإلكتروني إلى قاعدة مستخدمي EMOTIV لأي شخص قد يكون مهتمًا بالمشاركة في دراسة عبر الإنترنت. باستخدام برنامج مؤتمرات الفيديو، بدأنا بجلسة توجيهية شرحنا فيها للمشاركين الأساسيات حول كيفية تنفيذ التجربة. كل المشاركين قاموا بإعداد EMOTIV EPOC، EPOC+ أو EPOCX (https://www.emotiv.com/epoc-x/) قبل المكالمة وبعد التحقق السريع من جودة البيانات من قبل مدير الأبحاث في EMOTIV، تتبع برنامج EmotivLABS تلقائيًا جودة الإشارة خلال التسجيل.
تم بناء تجربة كاملة باستخدام أداة بناء تجارب عبر الويب الخاصة بـ EMOTIV (https://www.emotiv.com/emotivpro/build/). قادت منصة EmotivLABS المشاركين خلال المرحلة الأساسية (الجلوس بسكون مع العيون المفتوحة والعينين المغلقتين)، والعديد من الاستبيانات لتحديد ما إذا كان هناك أي شيء يمكن أن يؤثر على EEG في اليوم، ثم حثهم على بدء العرض الأول. قام ممثل Mentimeter، أوسكار، بتقديم ندوة عبر الإنترنت حول أحد الموضوعين. تم تقديم أحدهما باستخدام Mentimeter والآخر باستخدام Powerpoint. كانت المحتويات مختلفة؛ كان أحدهما "السلسلة التوافقية" والآخر كان "الذكاء الاصطناعي في الموسيقى". لقد توازننا بين هذه الظروف للتأكد من أن أي تأثيرات لا تُنسب إلى المحتوى ولكن بدلاً من ذلك إلى البرنامج المستخدم، (انظر الشكل 4).
الشكل 4. الظروف المتوازنة لكل مجموعة.
بعد العرض التقديمي الثاني، أكمل المشاركون استبيان الكفاءة ثم جمعنا جلسة نهائية من EEG الأساسية. انظر الشكل 5 لملخص البروتوكول.
الشكل 5. نظرة عامة على التجربة.
مقاييس الأداء من Emotiv
مقاييس الأداء من EMOTIV هي قياسات فيزيولوجية عصبية للحالات الإدراكية والعاطفية. إنها خوارزميات التعلم الآلي التي توفر قيمًا في الوقت الفعلي لإجراءات EEG المنسقة؛ مغيّرات في أمبولات موجات الدماغ، التوزيعات المكانية، القوى والترددات للخلايا العصبية تطلق في الدماغ.
تم جمع بيانات EEG من مئات الأفراد في تجارب نفسية خاضعة للسيطرة وإعدادات واقعية وتم استخدامها لبناء هذه الخوارزميات. يتم تعديل كل من مقاييس الأداء وفقاً للمستخدم الفرد بناءً على "مداها" الخاص من نشاط الدماغ (انظر الشكل 6 لمحة عامة عن المقاييس المستخدمة في هذه الدراسة).
الشكل 6. نظرة عامة على مقاييس الأداء من EMOTIV
النتائج
Mentimeter مقابل Powerpoint: أنماط مقاييس الأداء العامة
قمنا أولاً بفحص نشاط الدماغ على مستوى المجموعة عبر كل العروض التقديمية ككل. يظهر الشكل 7 المعدل لكل مقاييس الأداء للعروض التقديمية باستخدام Mentimeter والعروض التقديمية باستخدام Powerpoint. مقارنة بـ Powerpoint، أظهر الأفراد مستويات ملل أقل كبيرة احصائياً، ومستويات أعلى من الاهتمام، والانتباه، وتحميلن معرفيًا. لم يكن هناك اختلاف إحصائي في مستويات الاهتمام؛ ومع ذلك كانت الاتجاهات الرقمية تميل نحو مزيد من الاهتمام في العرض التقديمي مع Mentimeter.
الشكل 7. متوسط مقاييس الأداء عبر العرض التقديمي بالمقارنة بين منصة العرض.
ثم نظرنا في كيفية استجابة الأفراد عبر كل عرض تقديمي. في الشكل 8، الأشكال "الأوسع" تشير إلى المزيد من ملاحظات مقاييس الأداء الفردية في تلك القيمة و"الأشكال النحيلة" تشير إلى المزيد من ملاحظات مقاييس الأداء الفردية في تلك القيمة. اقترحت هذه الأنماط أن العروض التقديمية باستخدام Mentimeter أثارت استجابات متجانسة أكثر من Powerpoint. بعبارة أخرى، استجاب الأشخاص بطريقة مماثلة لـ Mentimeter ولكن وجدوا Powerpoint أكثر استقطابًا.
الشكل 8. توزيع متوسط مقاييس الأداء الفردية بالمقارنة بين منصات العرض التقديمي.
Mentimeter مقابل Powerpoint: مقاييس الأداء عبر الزمن
للحصول على فكرة عن كيفية استجابة الأشخاص عبر المجريات الزمنية للعرض، قمنا بحساب متوسط قيم مقاييس الأداء على مستوى المجموعة عبر كل شريحة لكل من المنصتين (Mentimeter مقابل Powerpoint) ولكل من المحتويات (AI مقابل Harmonics). يظهر الشكل 9 الأنماط الأكثر ملاحظة.
الشكل 9. التحميل الزمني لمقاييس الأداء عبر الشرائح.
بالنسبة لمحتوى AI، كانت مستويات الملل أقل عبر العرض التقديمي بأكمله. لاحظنا نمط ملل مثيرًا للاهتمام في محتوى Harmonics، حيث ارتفعت مستويات الملل نحو وسط العرض التقديمي ثم انخفضت نحو النهاية. اقترح هذا أن الطبيعة الفريدة وfالمشاركة لـ أحداث Mentimeter ساعدت في تخفيف الملل المتزايد الذي قد يحدث مع مرور العرض التقديمي.
لاحظنا مستويات عالية من الاهتمام لـ Mentimeter عبر نوعي المحتوى تقريبًا طوال العرض التقديمي. من أصل إجمالي 24 شريحة، كانت هناك حالتان فقط حيث لم يكن الاهتمام باستخدام Mentimeter أعلى من Powerpoint.
تأثير Mentimer: مقارنة أحداث Mentimeter بـ شرائح Powerpoint
مع أن وجدنا أن الناس استجابوا بشكل إيجابي لـ Mentimeter، أردنا الحفر عميقًا ورؤية كيف تتمايز الأحداث لـ Mentimeter عن شرائح Powerpoint. أحداث Mentimeter هي تلك اللحظات عندما يتم تشجيع الجمهور على التفاعل مع العرض باستخدام الأجهزة المحمولة الخاصة بهم. على سبيل المثال قد يُطلب من المشاركين إعطاء رأيهم الفردي حول موضوع ما أو يطلب منهم الإجابة على سؤال اختبار متعلق بالعرض التقديمي. يظهر الشكل 10 متوسط مقاييس الأداء المرصودة لأحداث Mentimeter وشرائح Powerpoint.
الشكل 10. مقارنة قيم مقاييس الأداء لأحداث Mentimeter وشرائح Powerpoint.
لاحظنا أن نسبيًا للشرائح Powerpoint، أحداث Mentimeter أدت إلى مستويات ملل أقل ومرتفعة أكثر من الاهتمام، الانتباه، الاهتمام، وتحمل المعرفة. كانت التأثيرات الأكبر مستويات الملل والاهتمام التي شهدت انخفاضًا بنسبة 16٪ وزيادة بنسبة 13٪ على التوالي.
تأثير Mentimeter: كيف تقارن الأحداث المختلفة لـ Mentimeter؟
مع أن أحداث Mentimeter أثارت عمومًا استجابات إيجابية في الجمهور، أردنا أن نعرف إذا كانت هناك أحداث أفضل من الأخرى. تضمن العروض التقديمية لـ Mentimeter ثلاثة أنواع من الأحداث: أحداث الرأي، حيث يُطلب من الجمهور إعطاء رأيهم حول موضوع؛ أحداث الاختبار، حيث يُطلب من الجمهور الإجابة على أشياء متعلقة بالمحتوى عرض تقديمي؛ وأحداث الفيديو، حيث يشاهد المشاركون فيديو. يظهر الشكل 11 قيم مقاييس الأداء لكل نوع حدث. قمنا أيضًا بتضمين شرائح Powerpoint للمقارنة.
الشكل 11. متوسط مقاييس الأداء لكل نوع حدث لـ Mentimeter. تم تضمين متوسط مقاييس الأداء للشرائح Powerpoint للمقارنة.
أظهرت أحداث الرأي التأثير الأكثر اتساقًا من خلال استثارة أقل كمية من الملل وأكثر كمية من الاهتمام، الانتباه، الاهتمام، وتحمل المعرفة نسبيًا للأحداث الأخرى. من المثير للاهتمام، أن أحداث الفيديو كان لديها ميل لإثارة أكبر كمية من الملل وأقل كمية من الاهتمام والانتباه.
تأثير Mentimeter: نظرة عن كثب على الاهتمام
على الرغم من أن جميع مقاييس الأداء كانت تميل نحو استجابة إيجابية للعروض التقديمية باستخدام Mentimeter، إلا أن الاهتمام ظهر أن لديه التأثير الأكثر اتساقًا. لأخذ نظرة عن كثب، قمنا بفهرسة النقطة التي أظهر فيها كل مشارك أقصى مقاييس الأداء للانجذاب. يظهر الشكل 12 أن عددًا أكبر من قيم الانجذاب القصوى حدثت أثناء العرض التقديمي لـ Mentimeter. بالإضافة إلى ذلك، 70٪ من سجلات الانجذاب القصوى للمشاركين حدثت أثناء حدث Mentimeter.
الشكل 12. توزيع مقاييس الأداء القصوى للانجذاب.
تأثير Mentimeter: مقارنة المقاييس الموضوعية والذاتية
بينما يمكن لـ EEG فهرسة استجابات موضوعية للمنبهات، تُعتبر الحالات التي تُدعم فيها هذه المقاييس ببيانات تقرير ذاتي دليلاً قويًا على الفاعلية. يظهر الشكل 13 درجات الانجذاب الذاتية للأسئلة الخمسة المتعلقة بالانجذاب التي قُدمت في نهاية التجربة.
الشكل 13. درجات الانجذاب الذاتية كما أبلغ عنها المشاركون على مقياس Likert 1-5 من "ليس على الإطلاق" إلى "بشكل كبير".
دعم Responses لجميع الأسئلة نتائج البيانات الدماغية. نسبيًا لـ العروض التقديمية باستخدام Powerpoint، العروض التقديمية باستخدام Mentimeter دفعت المشاركين إلى الشعور بمزيد من الانجذاب للعرض، المزيد من الانجذاب للمقدم، المزيد من الاهتمام بالمحتوى، المزيد من التمتع بالعرض، والشعور كأنهم تعلموا المزيد من المحتوى الجديد خلال العرض.
ملخص
ختام الدراسة، قدم فريق البحث في EMOTIV تقريرًا مفصلًا عن النتائج لـ Mentimeter. مما مكّن Mentimeter من فهم منتجهم بشكل أفضل وما جعله تجربة إيجابية لمستخدميهم. لم يُعطى Mentimeter بيانات تجريبية توضح أن منتجهم استشعر بنشاط الدماغ إجراءات متقدم، وتحمير إدراكي أعلى بينما يقلل الملل فحسب، بل قدم رؤى قابلة للتنفيذ حول أي من ميزاتهم الخاصة كان أكثر تألقًا في إشراك المستخدمين. يمكن العثور على تقرير الكتابة لـ Mentimeter حول نتائج الدراسة على https://www.mentimeter.com/campaigns/the-mentimeter-effect?
تمثل دراسات مثل تأثير Mentimeter جزء صغير فقط من إمكانيات تجارب EEG عن بُعد المنظمة والشخصية. من تقييم تفضيل المستهلك إلى تحقيق في قضايا الصحة النفسية، تُعتبر مجموعة أبحاث EMOTIV المنصة المثالية لأبحاث EEG على نطاق واسع. بالتعاون مع فريق البحث لدينا، يمكن للأفراد والشركات والمؤسسات اكتساب Insight حول السكان البشريين باستخدام قوة علم الأعصاب. يمثل هذا الحل الإجابة المثلى لعلم الأعصاب الحديث الذي يكون محصن ضد الأزمات الصحية العامة ومقاومًا للميزانيات المتراجعة وشاملًا على نطاق واسع للمجتمع العالمي.
